高中組

本組實驗主要是為了防止水溫過熱，避免人碰觸時感到不適或受傷。除了有提醒功能以外，我們將這整套電子運作放進擁有浮力的玩具裡，讓它能夠漂浮在水面上以利偵測目前水溫，也能讓整組電路與水隔離，防止漏電的情形發生。 原本再簡單不過的塑膠玩具，經過結合感測器之後，添加新的功能。使用的時候還能增添樂趣，一舉多得。

本研究旨在探討「水滴的帶電程度」，利用攝影機拍攝水滴受靜電棒作用後的現象，搭配Tracker電腦軟體，觀察「各種水滴」受「不同靜電力」的影響所產生「偏移」、「裂解」、「單位水滴質量的電量負載(q/m)」...等結果有何差異。研究結果發現：(一)水滴的確會帶電，並可繞轉或吸附靜電棒；(二)水滴受靜電作用後會在針尖發生裂解，裂解後的小水滴極限質量為0.00085(克)；(三)從水滴的軌跡可得知(加)速度，透過x-t、v-t與a-t圖，可推知水滴裂解瞬間的(加)速度、重力與靜電力間的關係，進而估算「q/m」，分析水滴的帶電程度；(四)改變水滴的類型並重複實驗可知：鹽水的偏移量、帶電量、荷質比最大，而酒精最小；因此，帶電離子與氫鍵可能影響水滴的帶電程度。

本創作最初發想在於思考如何節省熱水器之水量與瓦斯費，若可在極短時間內將水加熱，就可節省相當多的水費及瓦斯費。我們想到發動柴油引擎須以預熱塞加熱，而且在2秒內即可加熱到四百度，因此嘗試將其引進到本創作之中。 「熱在其中」應用柴油引擎之預熱塞，可讓冷水在5秒內以180瓦功率變成溫水，而以540瓦功率變熱水。本創作可於外出旅遊時，接上汽車電瓶充當飲水機或熱水機，可享受泡麵或洗熱水的樂趣；在家亦可接110V電源使用，連續使用2小時僅消耗一度電，所以本創作是一創新節能的發明，對環保綠能與生活便利應有相當程度的貢獻。 本產品最主要優點在於費用低、材料取得容易，使產品的可接受度提高。我們期待此創作可對環保節能做出極大的貢獻。

本研究中，我們先做出了二氧化氮的檢量線，用以對照其他變因下的實驗數據，再分別研究碳化與否、顆粒大小、修飾上不同官能基及靜置時間長短對吸附效果的影響。 經實驗結果可知試劑之吸收度在通入10 mL以下的二氧化氮時皆保持穩定的線性成長，並且可以知道碳化後咖啡渣的吸附效果較未碳化者佳；而顆粒越小者及總重量越重者之吸附能力也較好；吸附量也會隨著靜置時間的增長而增加。經過酸鹼修飾後，無碳化咖啡渣可以吸附更多二氧化氮，而碳化者吸附效果反而較差。 未來可以將咖啡渣修飾其他不同的官能基、加熱探討是否有更好的效果，也能深入研究咖啡渣吸附二氧化氮的應用，例如將使用過的咖啡渣作為吸收汽機車排氣管所產生二氧化氮的裝置。

芽孢桿菌是一種厭氧桿菌，本研究取出牛糞裡的芽孢桿菌，並在厭氧的環境下由其發酵產生氫。在實驗過程中探討pH值及溫度變化的最佳條件，以提高產氫的效率。所產生的氫氣則透過質子交換膜製做成電池，使其發電並測量電功率，使我們的燃料電池經濟又環保。

球在平面上滾動時會受到摩擦力，但若球的運動為純滾動，那麼摩擦力在力的方向上因為沒有位移而不做功，理論上會無窮止盡地滾下去，然而，實際上在球滾動一段有限的距離後便會停下來，為什麼呢？因為球滾動時會因為重力及慣性擠壓而變形，因此不斷地失去力學能而終究停下來。在高二物理學習碰撞課程中，學習到恢復係數e可以用來描述碰撞擠壓恢復過程的能量損耗，因此我們想探討球在不同飽和程度的恢復係數e，對於滾動距離L的影響。

智慧物聯 (AIoT) 在生活中逐漸普遍，應用在機器人、智慧家電、語音助理…等各種用 途上。本研究將以 AIoT 概念開發暗棋機器人，可讓任何程式開發者，透過開放的 http 協議 要求雲端應用程式介面(API)，開發各種形式的暗棋對弈程式或機器人。暗棋對弈系統基礎架 構運作，是具有雲端連線的 IPCAM 及機器手臂的機器人，系統向 IPCAM 要求暗棋的盤面影 像，再透過卷積神經網路 (CNN) 辨識暗棋盤面，將棋譜提供給對弈人工智慧運算下一步的 棋步，提供給機器手臂做出翻棋、移動、吃子的動作。此一設計方便的大量收集棋譜資料庫， 作為未來暗棋對弈深度強化學習的資料樣本，AI 棋力將可提高，搭配機器手臂作下棋動作， CNN 辨識盤面，以 AIoT 概念架構，可望讓對弈機器人大眾化，逐漸普遍於各個地方。

極性的液體在電場中會偏折，而本實驗發現非極性的液體在電場中也會偏折。我們發現偏折現象為靜電感應所致，並非摩擦起電或感應起電。在非極性液體當中，被極化的程度是影響偏折的主要因素，而我們發現被極化的程度與液體分子的電子總數呈正相關。在極性液體中，除了分子的極性大小會影響液體的偏折之外，被極化的程度也是重要的因素。而水、乙二醇與丙三醇這類的物質中，因分子間氫鍵個數較多，造成液體在電場中較不易被靜電感應，故偏折較小。

在此篇研究中，首先我們探討以刮痕製成的刮製全像圖形成的基本原理，也就是我們的雙眼之所以能看到立體影像的原因乃是來自大腦的錯覺。在探討基本原理之餘，我們為了實作的需求，研究的變因更包含了觀察者角度、入射光角度、刻痕半徑、入射光顏色、材質、刻痕深度去作探討，而以上對於製作此種刮製全像圖有莫大的實質幫助。 由觀察者角度的實驗，我們發現了影像隨觀察者角度移動的趨勢。光的入射角會影響成像的位置，而刻痕半徑則會影響影像深度。而我們也發現入射光線是什麼顏色，影像就會呈現什麼顏色。實作方面：選擇反射率較好的板子其成像愈亮；深的刻痕中光線較難反射到我們的雙眼。我們並發現所有變因的結果皆符合最初推論「成像原因」的理論。

我們設定一監視器能有限制的監視其周圍各兩點，稱為直線-距離-2之控制集。接著以座標方式將問題數學模型化，推得m×n點陣與m×n×k點陣之最少監視點數的範圍；在m×n點陣中，我們以6×6點陣為一單位循環點陣，導出m×n點陣之監視點數位置與公式，再以數學程式檢驗監視點數之值是否符合我們所推導出之上、下界，最後在m×n×k點陣中，以矩陣表示監視點設置之位置，並以M7×7×7為循環單位對應矩陣，導出使m×n×k點陣監視點數足夠小之公式。